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Springer, 2024

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Descrizione

This book delves into the realm of nonparametric estimations, offering insights into essential notions such as probability density, regression, Tsallis Entropy, Residual Tsallis Entropy, and intensity functions. Through a series of carefully crafted chapters, the theoretical foundations of flexible nonparametric estimators are examined, complemented by comprehensive numerical studies. From theorem elucidation to practical applications, the text provides a deep dive into the intricacies of nonparametric curve estimation. Tailored for postgraduate students and researchers seeking to expand their understanding of nonparametric statistics, this book will serve as a valuable resource for anyone who wishes to explore the applications of flexible nonparametric techniques.

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Dettagli

Curatore:

Hassan Doosti

Anno edizione:

2024

Editore:

Springer

Formato:

EPUB3 con Adobe DRM

Lingua:

Inglese

Compatibilità:

Tutti i dispositivi (eccetto Kindle) Scopri di più

Layout:

Reflowable

EAN:

9783031665011

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